传统的集中式 AI 系统（如 OpenAI 构建的 “超级 AI”）可能会威胁人类的独立性，而 “Second Me” 项目致力于实现个体性，即创建一种能够放大而非消除用户个性的 AI。它是一个开源原型，用户可以在这里打造自己的 AI 分身，这是一种新的 AI 物种，能够保留用户的特征、提供用户的上下文信息并维护用户的利益。该项目采用本地训练和托管的方式，确保用户数据的控制权，同时实现全球连接，能够在 AI 网络中扩展用户的智能。此外，它还是一个 AI 身份接口，为 AI 与世界的连接提供标准，促进 AI 分身之间的协作，并构建未来真正的原生 AI 应用。
主要特性
- 训练你的 AI 分身：借助 AI 原生记忆（Hierarchical Memory Modeling (HMM) 和 Me – Alignment 算法），用户可以使用自己的记忆来训练 AI 分身，使其能够捕捉用户的身份、理解用户的上下文并真实地反映用户。
- 扩展你的智能：用户可以将自己的 AI 分身从本地笔记本电脑部署到去中心化网络上，其他用户或应用在获得许可的情况下可以连接到该 AI 分身，共享用户的上下文信息，将其作为数字身份。
- 构建未来应用
-
- 角色扮演：AI 分身可以切换角色，在不同场景中代表用户。
- AI 空间：多个 AI 分身可以相互协作，激发创意或解决问题。
- 隐私和控制：与传统的集中式 AI 系统不同，Second Me 确保用户的信息和智能保持本地存储，完全私密。
与传统 AI 系统的对比
ChatGPT 与 Second-Me 在记忆机制、训练方式、响应延迟、数据主权和协作能力上的差异：
|
维度 |
ChatGPT |
Second-Me |
|
记忆机制 |
单次对话内存，无长期记忆 |
永久记忆，多层次长期存储 |
|
训练方式 |
通用模型预训练 |
个性化定制训练、微调优化 |
|
响应延迟 |
平均 300～500 毫秒 |
优化至 50～80 毫秒 |
|
数据主权 |
数据存储于集中式服务器 |
用户完全掌控，数据本地存储 |
|
协作能力 |
不支持跨 AI 协作 |
去中心化协议，支持 AI 间互联互通 |
优势分析
- 个性化与长期记忆：Second-Me 能够记住用户的习惯、风格和决策模式，不断自我学习，不像传统 AI 每次对话都须从零开始。
- 响应速度更快：由于本地化存储与优化的算法处理，Second-Me 的响应时间大幅低于集中式 AI 系统。
- 数据安全性高：用户信息始终掌控在自己手中，再也不用担心因集中存储而导致的隐私问题。
对比了 Second-Me 与传统 AI 的数据处理和安全方案：
|
指标 |
传统 AI |
Second-Me |
|
数据传输 |
利用 HTTPS 加密传输，但存在中心化风险 |
数据完全在本地存储，无需传输 |
|
存储方式 |
云端分布式存储 |
本地存储，采用 AES-256 加密 |
|
模型更新 |
强制同步更新，无用户主控权 |
用户自主控制，支持定制化训练与更新 |
|
协作模式 |
中心服务器控制，数据可能外泄 |
去中心化 P2P 协作，用户完全掌控 |
安全性对比：
|
安全指标 |
传统 AI 系统 |
Second-Me |
|
数据传输 |
网络中转有泄露风险 |
完全本地操作，无数据外传 |
|
存储方式 |
云端存储，面临黑客攻击风险 |
本地化存储，采用高强度加密 |
|
更新策略 |
自动强制更新，缺乏用户监控 |
用户自主决策更新，灵活安全 |
快速开始
前提条件
- macOS 操作系统
- 安装 Git
- 安装 Homebrew（推荐用于系统依赖）
- 安装 Xcode Command Line Tools（用于使用 make 命令）
安装和设置
- 克隆仓库
git clone git@github.com:Mindverse/Second-Me.git
cd Second-Me- 设置环境
-
- 使用 make 命令（需要 Xcode Command Line Tools）
make setup- 或者直接使用设置脚本
./scripts/setup.sh